本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的雙變量收縮函數(shù)模型腦電信號(hào)消噪方法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)小波消噪全局閾值處理獨(dú)立性假設(shè)和雙變量函數(shù)模型對(duì)沒(méi)有父系數(shù)的最高層小波系數(shù)不做處理的缺陷,提出一種高密度離散小波變換中利用雙變量收縮函數(shù)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行消噪的方法。子小波系數(shù)根據(jù)雙變量函數(shù)實(shí)現(xiàn)局部自適應(yīng)收縮處理。同時(shí)根據(jù)父系數(shù)趨于0時(shí),閾值函數(shù)近似于軟閾值函數(shù),對(duì)最高尺度小波系數(shù)進(jìn)行軟閾值法消噪。從實(shí)際信號(hào)處理效果和客觀(guān)定量指標(biāo)兩方面進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果表明這種改進(jìn)算法都優(yōu)于軟閾值法、硬閾值法以及雙變量收縮法。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)智能控制與機(jī)器人研究所;
【關(guān)鍵詞】： 腦電信號(hào) 信號(hào)消噪 高密度小波變換 雙變量收縮函數(shù)
【基金】：國(guó)際自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61172134,61201302)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7;R338
【正文快照】： 腦電信號(hào)EEG(Electroencephalogram)是由頭皮表面大量神經(jīng)元突觸后電位同步綜合而形成的,反映大腦運(yùn)行狀態(tài)和神經(jīng)細(xì)胞活動(dòng)情況的生物電信號(hào)。因此,對(duì)于腦電信號(hào)的分析可以獲得大量的生理、心理及病理信號(hào)[1-2]。腦電信號(hào)是一種非平穩(wěn)非線(xiàn)性極其微弱的隨機(jī)信號(hào),其幅值是μV級(jí),

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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本文編號(hào)：534722